本書是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)�業(yè)多年實踐的結(jié)晶，深入淺出講解機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用和工程實踐，是對機(jī)器學(xué)習(xí)工程實踐和設(shè)計模式的系統(tǒng)回顧。全書分別從項目前的準(zhǔn)備，數(shù)據(jù)收集和準(zhǔn)備，特征工程，監(jiān)督模型訓(xùn)練，模型評估，模型服務(wù)、監(jiān)測和維護(hù)等方面講解，由淺入深剖析機(jī)器學(xué)習(xí)實踐過程中遇到的問題，幫助讀者快速掌握機(jī)器學(xué)習(xí)工程實踐和設(shè)計模式的基

本書是一本看懂計算機(jī)視覺的實戰(zhàn)指南，使用理論與實踐相結(jié)合的思想，真正一站式搞定理論學(xué)習(xí)、算法開發(fā)到模型部署上線。全書內(nèi)容共分為四個部分。第一部分包括第1、2章，主要講解深度學(xué)習(xí)和計算機(jī)視覺基礎(chǔ)，如計算機(jī)視覺領(lǐng)域的經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)和常見的目標(biāo)檢測算法；第二部分包括第3～6章，主要講解圖像處理知識，結(jié)合應(yīng)用案例，對知識點進(jìn)行分析說

本書以優(yōu)化知識結(jié)構(gòu)、培養(yǎng)解決問題的能力為出發(fā)點，以實施素質(zhì)教育、培養(yǎng)學(xué)生具有新一代人工智能應(yīng)用意識為目標(biāo)，以培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新精神、創(chuàng)業(yè)能力為重點，以企業(yè)人才需求構(gòu)建新的知識體系為主線。全書共12章，分為3篇:智慧城市篇、智慧生產(chǎn)篇、智慧服務(wù)篇。分別以智慧安防、智慧交通、智慧樓宇、智慧政務(wù)、智慧能源、智慧商業(yè)、智慧制造、智慧

視頻理解是計算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)的一個重要分支。本書對視頻理解的3個重要領(lǐng)域進(jìn)行介紹，對于每個領(lǐng)域，本書不僅解釋了相關(guān)算法的原理，還梳理了算法演進(jìn)的脈絡(luò)。全書共分6章，第1章簡要介紹視頻行業(yè)的發(fā)展歷程；第2章回顧經(jīng)典圖像分類模型和RNN；第3章和第4章介紹動作識別的重要算法；第5章介紹時序動作定位的重要算法；第6章介紹視

隨著無人系統(tǒng)在生產(chǎn)、生活中的廣泛應(yīng)用，未來智能無人系統(tǒng)必將朝著多域協(xié)同化發(fā)展。本書面向復(fù)雜、動態(tài)、多約束的地面與近地面作業(yè)場景，將無人車、無人機(jī)、水陸兩棲無人船等平臺自主導(dǎo)航技術(shù)進(jìn)行統(tǒng)一整合，提出了一整套完整的陸上無人系統(tǒng)自主導(dǎo)航體系架構(gòu)，并在該理論框架下詳細(xì)介紹了無人系統(tǒng)自主導(dǎo)航過程中的若干核心關(guān)鍵技術(shù)。 本書可供

本書是算法競賽領(lǐng)域一本系統(tǒng)介紹競賽的圖書，書中不僅包含競賽的基本理論知識，還結(jié)合多個方向和案例詳細(xì)闡述了競賽中的上分思路和技巧。全書分為五部分：第一部分以算法競賽的通用流程為主，介紹競賽中各個部分的核心內(nèi)容和具體工作；第二部分介紹了用戶畫像相關(guān)的問題；第三部分以時間序列預(yù)測問題為主，先講述這類問題的常見解題思路和技巧，

這是一本寫給青少年看的人工智能科普圖書，目的是啟蒙科學(xué)素養(yǎng)，開闊科學(xué)視野，培養(yǎng)科學(xué)思維，鍛煉動手能力，讓小讀者們了解人工智能的過去、現(xiàn)在和未來，從而更好地融入人工智能時代。通過閱讀本書，小讀者們不僅會了解到“存在這樣那樣的人工智能”，還會一睹很多人工智能發(fā)展的過程和細(xì)節(jié)：科學(xué)家如何提出問題并想到絕妙的點子，技術(shù)如何從第

本書基于谷歌的深度學(xué)習(xí)框架tensorflow，深入講解其語法特點，以及使用方法，并在此基礎(chǔ)上選取了圖像領(lǐng)域的多個應(yīng)用進(jìn)行深入講解，原理由淺入深，算法推導(dǎo)細(xì)致到位，結(jié)合大量的圖片，以及運行中間結(jié)果，進(jìn)行了細(xì)致的分析。 本書基于谷歌的深度學(xué)習(xí)框架tensorflow，深入講解其語法特點，以及使用方法，并在此基礎(chǔ)上選取了圖

強(qiáng)化學(xué)習(xí)是實現(xiàn)決策智能的主要途徑之一。經(jīng)歷數(shù)十年的發(fā)展，強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域已經(jīng)枝繁葉茂，技術(shù)內(nèi)容紛繁復(fù)雜，這也為初學(xué)者快速入門造成障礙。本書是一本深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的入門讀物。全書分為四部分。第一部分主要闡述強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的基本理論知識；第二部分講解深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)常用算法的原理、各算法之間的繼承與發(fā)展，以及各自的算法流程；第三部分

智能體AlphaGo戰(zhàn)勝人類圍棋專家刷新了人類對人工智能的認(rèn)識，也使得其核心技術(shù)強(qiáng)化學(xué)習(xí)受到學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。本書正是在如此背景下，圍繞作者多年從事強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論及應(yīng)用的研究內(nèi)容及國內(nèi)外關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的最近動態(tài)等方面展開介紹，是為數(shù)不多的強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的專業(yè)著作。該著作側(cè)重于基于直接策略搜索的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，結(jié)合了統(tǒng)計學(xué)習(xí)的諸

人的智能和AI賦能的機(jī)器智能在自動化控制領(lǐng)域的共融共存形成了人機(jī)混合智能系統(tǒng)這一新型的系統(tǒng)形式和智能形式。一方面，這類系統(tǒng)所代表的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)形式是傳統(tǒng)自動化控制系統(tǒng)應(yīng)對AI賦能的機(jī)器智能變革的必然發(fā)展形勢；另一方面，它所代表的智能形式也成為AI未來發(fā)展的重要甚至是的終極形式。在本《人機(jī)混合智能系統(tǒng)自主性理論和方法》，我們

本書聚焦信息科學(xué)、生命科學(xué)、新能源、新材料等為代表的高科技領(lǐng)域，以及物理、化學(xué)、數(shù)學(xué)等基礎(chǔ)科學(xué)的進(jìn)展與新興技術(shù)的交叉融合，其中70%的內(nèi)容來源于IEEE計算機(jī)協(xié)會相關(guān)刊物內(nèi)容的全文翻譯，另外30%的內(nèi)容由STEERTech和iCANXTalks上的國際知名科學(xué)家的學(xué)術(shù)報告、報道以及相關(guān)活動內(nèi)容組成。本書將以創(chuàng)新的方式宣

全書從推薦系統(tǒng)的發(fā)展歷史、基本構(gòu)成開始，依次剖析推薦系統(tǒng)的內(nèi)容召回、協(xié)同過濾召回、深度學(xué)習(xí)召回中具有代表性的模型；再從經(jīng)典排序模型到基于深度學(xué)習(xí)的排序，順勢介紹會話推薦、強(qiáng)化學(xué)習(xí)推薦及工業(yè)級推薦，搭建了完整的推薦系統(tǒng)技術(shù)體系，這是一個由淺入深的系統(tǒng)學(xué)習(xí)過程。 本書的目標(biāo)讀者應(yīng)該對深度學(xué)習(xí)有基本的了解，掌握概率論、線性代

機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于各行各業(yè)，深度學(xué)習(xí)的興起再次推動了人工智能的熱潮。本書結(jié)合項目實踐，首先討論主流機(jī)器學(xué)習(xí)平臺的主要特點和機(jī)器學(xué)習(xí)的實戰(zhàn)難點；在此基礎(chǔ)上，利用主流的機(jī)器學(xué)習(xí)開源平臺TensorFlow、OpenVINO、PaddlePaddle等，通過19個實戰(zhàn)案例，詳細(xì)地分析決策樹、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、邏輯回

本書主要介紹了人工智能的基礎(chǔ)知識和實用技術(shù)。本書共8章，包括“人工智能：開啟智慧新時代”“Python：人工智能開發(fā)語言”“線性回歸：預(yù)測未來趨勢”“分門別類：幫你‘分而治之’”“物以類聚：發(fā)現(xiàn)新簇群”“個性化推薦：主動滿足你的需求”“語音識別：讓機(jī)器對你言聽計從”“人臉識別：機(jī)器也認(rèn)識你”。 本書以培養(yǎng)學(xué)生人工智能素

本書從深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程開始，系統(tǒng)介紹了基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測的基本問題及其相關(guān)處理方法與技術(shù)，主要內(nèi)容涉及兩階段和單階段目標(biāo)檢測的理論、算法和研究成果。本書共6章，包括深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型、目標(biāo)檢測技術(shù)、基于FasterR-CNN的目標(biāo)檢測改進(jìn)算法、領(lǐng)域自適應(yīng)及其在目標(biāo)檢測技術(shù)上的典型應(yīng)用、圖像識別模型改進(jìn)及面部表情

本書分為十四個章節(jié)，分別從新智器時代降臨、身邊的智能應(yīng)用、計算機(jī)真的有智能嗎、智能來自何方、刷出你的臉、計算機(jī)視覺識別原理、機(jī)器識物、像人類一樣學(xué)習(xí)、人工智能之棋藝、辯論賽、機(jī)器識字、智能管家、智慧校園、未來已來等方面介紹人工智能，以淺顯易懂的語言，理論聯(lián)系實際，向讀者展示了人工智能的原理、應(yīng)用和發(fā)展。人工智能在社會和

本書源于阿里巴巴千億級知識圖譜構(gòu)建與產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的工作總結(jié)，對知識圖譜理論和大規(guī)模工業(yè)實踐進(jìn)行了全面和深入的闡述。本書以阿里巴巴的實戰(zhàn)經(jīng)驗為中心，以深厚的理論成果為支撐，詳細(xì)闡述了知識圖譜的方方面面。首先介紹工業(yè)場景下知識圖譜的現(xiàn)狀、存在的問題和架構(gòu)設(shè)計；然后從知識表示、知識融合、知識獲取、知識推理、知識存儲和知識圖譜前

本書首先從人工智能的定義講起，就人工智能的早期歷史、思維和智能的內(nèi)涵、新千年人工智能的發(fā)展進(jìn)行了簡要論述。第二部分詳細(xì)講述了人工智能中的知識表示、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)、智能語音技術(shù)、計算機(jī)視覺、自然語言處理和知識圖譜技術(shù)等基礎(chǔ)知識，并通過人工智能在醫(yī)療、交通、生活、金融、零售、安防中的經(jīng)典的成功應(yīng)用案例讓讀者更

本書是一本系統(tǒng)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)所涉及的數(shù)學(xué)知識和相關(guān)Python編程的實例工具書，同時還介紹了非常經(jīng)典的綜合案例，除了編寫機(jī)器學(xué)習(xí)的代碼，還編寫了深度學(xué)習(xí)的代碼。本書一共分為兩部分。 第一部分為數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識部分，包含8個章節(jié)，介紹了微積分、線性代數(shù)、概率統(tǒng)計、信息論、模糊數(shù)學(xué)、隨機(jī)過程、凸優(yōu)化和圖論的系統(tǒng)知識體系及幾個數(shù)學(xué)